Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Künstliche Intelligenz (KI) mittlerweile einen zentralen Stellenwert in vielen klassischen IT-Bereichen wie Datentechnik, digitale Nachhaltigkeit, Änderungsmanagement und Cybersicherheit eingenommen hat. Laut einer Studie von ISG Research planen weltweit 85 Prozent der Unternehmen, in den nächsten zwei Jahren in KI-Technologien zu investieren. Die größte Herausforderung besteht darin, die grundlegende Denkweise über IT zu verändern, da KI Transformationen disruptiv und exponentiell sind.
Die Rolle von Experten in der Produktentwicklung hat sich grundlegend gewandelt, wobei datengesteuerte Innovationen und der Dialog mit KI-gestützten Systemen immer wichtiger werden. Unternehmen müssen ihren Fokus auf Wissensmanagement, Prozessoptimierung und die Neugestaltung von Geschäftsmodellen richten, um eine weitgehende Automatisierung zu erreichen. CIOs stehen vor dem Balanceakt, Innovation und Regulierung auszugleichen, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, ohne dabei die Risiken der KI zu vernachlässigen.
Die Einführung von KI birgt Herausforderungen im Hinblick auf Arbeitsabläufe, Schaffung neuer Arbeitsplätze und die Auseinandersetzung mit Aspekten wie Vertraulichkeit, Sicherheit, Souveränität und Umweltauswirkungen im Kontext von ESG-Anforderungen. Der Einsatz von KI erfordert eine sorgfältige Governance, um die positiven Auswirkungen zu maximieren und ethische Bedenken anzugehen.
CIOs müssen sich auch mit ethischen und urheberrechtlichen Fragen beim Erwerb von KI-Basismodellen auseinandersetzen und eine verantwortungsvolle und legale Nutzung sicherstellen. Eine effektive KI-Governance ist unerlässlich, um den exponentiellen Wandel zu bewältigen und neue Möglichkeiten sowie Anwendungen zu identifizieren und zu bewerten.
Der Markt für IT- und KI-Dienstleister wird von Anwendern besser bewertet, wenn sie auch umfassende Beratungskapazitäten vorweisen können. Generative KI-Architektur spielt eine zunehmend wichtige Rolle, obwohl es hier noch Potenzial für Verbesserungen gibt. KI-Infrastruktur wird von "KI-Beschleunigern" dominiert, die die Modellierung und das Training von maschinellem Lernen vorantreiben.
Generative KI findet in verschiedenen Branchen Anwendung, insbesondere in der Finanzdienstleistung. Wissensmanagement, Predictive Analytics, Kundenbetreuung und Anwendungsentwicklung sind zentrale Einsatzfelder. Die Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Daten ist entscheidend für den Erfolg von KI-Anwendungen. In den nächsten fünf bis acht Jahren werden spezialisierte Einheiten für KI-Ethik, sogenannte "AI Ethics Boards", voraussichtlich entstehen. Diese werden sich mit schärferen Regulierungen und ethischen Standards für große KI-Modelle auseinandersetzen müssen.